AI 赋能
INF-AI/SemiMind/SemiClaw相关
INF-AI ADC 的优势是什么？
a) 操作便捷，流畅的数据清洗标注，AI 辅助智能标注，无需代码开发， 一站式生成模型； b) 适用范围广，支持任何工艺步骤，任何图片类型； c) 分类精度高，平均识别准确率 9
名贵的考拉熊
希望有一个 INF-AI ADC 的全面理解，而不仅仅是手动缺陷分类和自动缺陷分类的一个对比。
Inf-AI ADC 不是单纯的 ADC，而是致力于将 AI 技术应用于半导体制造业的生产全周期，提供基于图像识别和机器视觉等 AI 技术对晶圆生产制造过程中不同工序、工艺、机台的缺陷图片进行自动分类
沈洋
在INF-AI ADC 中用户应该如何调整那么多参数？
基本上用户需要调整的参数并不多，使用默认参数通常就可以获得很好的结果。熟悉平台后，可以根据特定的评价指标进行优化，如在创建训练任务页面手动调整训练参数或者模型上线后在模型仓页面按照需求调整模型优化策略
Whos Chaos
INF-AI 使用的算法是什么？
INF-AI 内置经过海量半导体数据预训练的前沿深度学习算法和训练模型。
Proofbylntuition
建立一个模型、发布/部署一个模型分别需要多少小时？
基于数据集和数据类别定义好的前提下，例如一个5000张图片和10个类别的数据集，通常需要大约10个小时去准备数据，包括导入、清洗、标注，大约4~5小时去训练，小于1小时的时间部署（包括导出、验证、上线
内环境稳定
模型训练需要多少图片？（有多少图片用于模型训练）
一般每个类别 500 张图片（包括 500 张背景类别，至少每个类别也需要 50 张图片，数据越多效果越好）。并且保证训练图片和部署测试的图片保持一致（比如光照、大小、背景等方面）。
街角杂货铺
INF-AI ADC 是否可以帮助关注操作员手动重新标注的结果？
INF-AI ADC 的【在线图库】模块对标注结果进行人工复判，并可以将人工 review 前后的数据回流，可以将其加入数据集管理。
咸鱼凌大炮
如果支持用户导入自己的模型，那是否支持用户将在 INF-AI 平台训练好的模型导出？
支持。用户可以在训练营中训练好的模型加入模型仓进行管理，平台拥有导出模型功能。
囿人化雨
根据模型训练的步骤，目前 INF-AI ADC 有多少模型提供给用户选择？
支持通用模型、BUMP_AOI 层模型、Active 层模型、metal 层模型、gate层模型。一般建议用户选择基于通用模型建立训练任务训练模型。
Swallow
当进行缺陷类型标注的时候，是只允许一个用户使用呢还是可以被多个用户同时使用进行标注？
支持多个用户同时使用标注功能。同时平台支持创建多个数据集版本，支持用户在不同的数据集版本中进行标注操作，支持操作完成后通过导出两个子数据集版本至其他数据集版本可以实现将两个数据集版本合并到一个新的数据
pieces
INF-AI ADC 可以提供多少个缺陷标签？是否是有限的，缺陷标签的数量是否会影晌分类的精度？
INF-AI ADC 有内置的模型提供多种缺陷类别。也支持用户自己创建数据集，在数据集中手动创建标签，这种缺陷类别不受限制，缺陷标签的数量不会影响分类的精度，每个类别的数量会影响分类精度，一般每个类别
无法格式化
试用时，大模型执行过程中调用工具会弹一个 "×"，这是不是出错了？会影响最后结果吗？
1.不是出错，不影响结果。 2."×" 是那次工具调入参不对（参数没填对或格式不对），模型会自己调整参数重新调用，直到调通。你看到的是“尝试-失败-重试”的过程，不是最终失败。 3.如果
李剑一
能让 SemiAgent 直接操作我的本地电脑或浏览器吗?比如帮我点开本地某个软件、操作浏览器下载数据。
目前不行。SemiAgent 现在在隔离沙箱里运行，不直接操作本地电脑和浏览器。这个能力在规划中，但要做的活得在安全性和可用性之间平衡。 如果你的场景是“自动从某个系统取数”，通过 API 对
石小石Orz
同一个问题我问三次， AI 给的结论会一样吗?我们做报告得保证可复现，每次不一样没法用
核心结论一致。AI 说话的语序、措辞可能会变，但底层调用的工具和数据逻辑是确定的，所以会出现“文字看着不一样，但结论和数字一致”。你要的是数字层面可复现(报告里的良率、缺陷数)，那是稳定的；如果要文字
苏三说技术
我们部门100 多个工程师，每人习惯不一样，模型配置都不同，模型会记混吗?A 的设置会不会串到 B 那里?
不会。每人独立账号和独立 workspace，数据隔离互不干扰，配置、对话历史、知识库都是你自己的. 某个工程师做出了好用的分析流，可以发布到应用市场全员共享。所以共享和隔离是两件事:默认隔离
程序员飞鱼
